CN108139422B - 速度估计 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及使用加速计信号对第一物体的速度的估计，这些加速计信号指示第一物体和/或联接到第一物体的第二物体的加速度。为此，可以确定加速计信号频谱中的特征频率，优选地通过应用参数模型或通过执行频谱分析，以及该特征频率可以被用作基于确定的特征频率估计第一物体的速度的基础。可以通过识别具有最大频谱振幅的频率或通过识别频谱中的基础频率或特定谐波来确定该特征频率。

Description

速度估计
技术领域
本发明总体涉及估计物体的速度的领域。
背景技术
车辆、物体、人和移动的或可移动的任何事物(在下文中统称为物体，除非另有指示)的运动的特征在于各种变量，在这些变量之中，对速度或速率特别感兴趣。
可以根据其基本原理对估计速度的已知方法进行分组。可以使用惯性信号(例如来自加速计)、GPS(全球定位系统)信号的多普勒频移的测量和/或通过前瞻性雷达传感器(类似于雷达枪)的测量执行速度估计。
发明内容
发明目的
本发明的目标是提供用于物体(例如车辆、人、电子设备和可移动或可被移动的任何其它事物)的速度的估计或确定的解决方案。
发明概述
在下文中，术语“速度”和“速率”被视为同义词，除非另有指示。
在下文中，术语“物体”指任何物体(例如，移动设备、移动手机、便携式计算机、衣服、鞋、行李箱等)；车辆(例如，小轿车、货车、卡车、摩托车、自行车、踏板车、滑板、船、滑雪板、飞机等)，人(人类)，动物，和可移动或被移动的任何其它事物。
在下文中，术语“第一物体”指示速度分别将被确定或至少将被估计的物体。
在下文中，术语“第二物体”指示联接到第一物体且相对于该第一物体和/或与该第一物体一起可移动的物体。
例如，第二物体可以相对于第一物体是可旋转的。在这类情况下，例如，第一物体可以为车辆且第二物体可以为该车辆的车轮或轮辋，其中，该车轮或轮辋可以相对于该车辆旋转。
例如，第二物体也许能够相对于第二物体振动。在这类情况下，例如，第一物体可以为车辆且第二物体可以为该车辆的车轴，其中，该车轴可以相对于该车辆振动。
例如，第二物体可以与第一物体一起移动。例如，第一物体可以为车辆且第二物体可以为该车辆中的和/或该车辆的物体(例如，电子设备)，其中，该电子设备可以随着该车辆而被移动。特别地，电子设备可以为车辆的加速计。
通常，本发明使用加速计信号，该加速计信号指示第一物体和/或第二物体的加速度。
加速计信号可以指示第一物体自身的加速度或联接到第一物体的第二物体的加速度或其组合。
在任何情况下，加速计信号用于(至少)估计第一物体的速度。加速计信号可以指示为0或不同于0的一个或多个加速度。
公开了方法、系统和计算机程序产品。
例如可以通过加速计测量且供应加速计信号。术语“加速计”应被理解为涵盖能够测量加速度的任何惯性传感器设备或装置。具体地，可以测量平移加速度和/或旋转加速度。示例性加速计包括压电加速计(具有附连压电传感器的块体，其中，该块体的加速度转化为力，该力起作用使压电陶瓷变形，从而产生电压)或微电子机械系统(MEMS，具有悬挂式硅结构，该结构充当弹簧且在加速时经受电容或电阻的变化)。
优选地，加速计信号可以指示第一物体和/或第二物体的纵向或水平加速度、第一物体和/或第二物体的横向加速度、或第一物体和/或第二物体的竖向加速度。例如，如果使用置入相应的第一物体和/或第二物体中的加速计，则可以获得加速计轴线与第一物体和/或第二物体轴线之间的大致对齐。
附加地或可替选地，可以通过加速计信号指示上述加速度轴线的线性组合。出于本发明的目的，第一物体、第二物体和加速计不一定需要相对于彼此固定。例如，对于第二物体(例如车辆)的速度估计，可以使用来自置入第一物体(例如由车辆的乘客持有的智能手机)的加速计的加速计信号。因此，可以将第一物体的一个或多个加速计信号用于第二物体的速度估计。这尤其可以用在第一物体和第二物体相对于速度而至少部分联接的情况下。
术语“速度”被理解为涵盖绝对(标量)值和矢量类型的值(其包括绝对值和方向)及其组合。而且，术语“速度”涵盖平移速度(例如，以m.p.h.或km/h为单位来表达)和旋转速度(例如，以弧度/秒为单位来表达)及其组合。“速度”可以为0或不同于0。
通常，在加速计信号中确定特征频率。在一些示例中，可以对加速计信号执行频谱分析以获得加速计信号频谱。术语“频谱分析”具体指能够探测加速度信号上的感应谐波以推断物体的速度的任何方法，该感应谐波例如来自旋转设备(车轴、车轮、或在测量设备周围的类似周期性行为)。例如，振动性质可以指示系统中的能量分布。进行这类分析的一个示例为应用频率分析。例如，根据一些示例，频谱分析可以包括非参数化方法，比如傅里叶变换或快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation，FFT)。
在其它示例中，代替频谱分析，可以将模型应用于加速计信号以获得估计输出。例如，可以应用参数化方法，比如模型识别和滤波。具体地，在各种信号处理方案中应用模型，比如卡尔曼(Kalman)滤波器、序贯蒙特卡罗(Sequential Monte-Carlo)滤波、系统识别等。
通常，确定加速计信号中的特征频率。例如，在频谱分析的情况下，可以在加速计信号频谱中确定特征频率，其中，该特征频率可以为最大频谱振幅的频率、基础频率、或该基础频率的谐波。可替选地，在模型应用的情况下，可以在估计输出中确定特征频率。具体地，该估计输出可以包括直接地或间接地对应于特征频率的参数或参数矢量。
通常，基于确定的特征频率，估计第一物体的速度。优选地，基于确定的特征频率估计速度可以包括将确定的特征频率乘以比例因子。
例如，在轮式车辆的情况下，可以基于车轮半径确定比例因子。具体地，可以从加速计信号确定特征频率，该特征频率可以由于2*pi*R的比例因子而与车轮的旋转频率相关，其中，R为车轮半径、或在车轴的情况下为车轮半径的平均值。
在一些示例中，加速计信号可以在多个维度中指示第一物体和/或第二物体的加速度。例如，加速计可以为三轴加速计。因此可以针对该加速计的三个轴线中的每一者进行确定特征频率和估计第一物体的速度的步骤。
在一些示例中，估计的速度可以用于传感器融合。传感器融合旨在通过组合多个传感器信号而提高可靠性或减小不确定性。
例如，除了加速计信号以外，指示第一物体和/或第二物体的另一物体特性的至少一个传感器信号可以被使用且形成用于估计第一物体的速度的另一基础。指示另一物体特性的传感器信号可以指示如下项中的任一者：车轮速度；胎压；位置；车轮加速度；各个轮胎纵向刚度；周围环境和/或轮胎温度；悬挂压力；车轮半径变化；车轮振动；车轮加速度；悬挂高度信息；悬挂刚度；悬挂控制系统的操作；偏航速率；第一物体和/或第二物体的速度；方向盘角；驱动或移动条件；尤其制动条件；第一物体的制动系统的操作；制动压力；主动控制设备的操作；第一物体的引擎的引擎转矩；车轮滑转；牵引力；引擎的引擎速度；行进中的换档。
根据一些示例，可以将估计的速度用于航位推测或惯性导航或定位。例如，可以估计第一物体的位置以及可以基于估计的速度更新和/或修正估计的位置。
特别地，可以基于一种基于卫星的定位/导航系统(例如GPS、格洛纳斯系统、伽利略定位系统、北斗卫星导航系统等)、雷达系统或车轮速度传感器估计第一物体的位置。另外，在一些示例中，更新和/或修正估计的位置还可以基于地图信息。
总体上，公开了一种估计第一物体的速度的系统，该系统包括速度估计处理部分，该速度估计处理部分配置成确定加速计信号中的特征频率，其中，加速计信号指示第一物体本身和/或联接到第一物体的第二物体的加速度。在这点上，以上描述在此相应地适用。
加速度可以为0或可以与0不同，即，该物体可以在加速或未加速。该速度估计处理部分还配置成基于确定的特征频率估计第一物体的速度。
出于说明目的，第一物体和联接到第一物体的第二物体可以分别对应于智能手机和汽车。可替选地，第一物体和联接到第一物体的第二物体可以分别对应于汽车和车轮。
在该系统的一些示例中，该速度估计处理部分还可以配置成对加速计信号执行频谱分析以获得加速计信号频谱以及确定加速计信号频谱中的特征频率。
在该系统的其它示例中，该速度估计处理部分可以配置成将模型应用于加速计信号以获得估计输出以及确定该估计输出中的特征频率。上文关于所公开的方法所进行的描述在此相应地适用。
根据该系统的一些示例，加速计信号可以源自于第一物体加速计、导航系统加速计、或与便携式电子设备关联的加速计。例如，该便携式电子设备可以为手机、智能手机、手表、训练计算机、笔记本电脑、平板电脑、或装备有外部加速计的任何其它设备。在一些示例中，该系统可以包括加速计。在一些示例中，加速计可以在该系统的外部。可以以各种各样的方式将加速计信号发送到速度估计处理部分，上述方式包括无线连接(诸如WLAN、蓝牙、RFID、光学通信)或有线连接(诸如总线系统、控制器区域网CAN)。
在该系统的一些示例中，估计的速度可以用于传感器融合。例如，该速度估计处理部分还可以配置成接收指示第一物体和/或第二物体的另一物体特性的传感器信号以及基于至少一个传感器信号估计第一物体的速度。指示另一物体特性的传感器信号可以指示如下项中的任一者：车轮速度；胎压；位置；车轮加速度；各个轮胎纵向刚度；周围环境和/或轮胎温度；悬挂压力；车轮半径变化；车轮振动；车轮加速度；悬挂高度信息；悬挂刚度；悬挂控制系统的操作；偏航角速率；速度；方向盘角；驱动或移动条件；尤其制动条件；制动系统的操作；制动压力；主动控制设备的操作；引擎的引擎转矩；车轮滑转；牵引力；引擎的引擎速度；行进中的换档。
根据一些示例，该系统可以包括位置估计部分，该位置估计部分配置成估计第一物体的位置以及可以基于估计的速度更新和/或修正估计的位置。具体地，该位置估计处理部分可以配置成基于地图信息更新和/或修正估计的位置。
在一些示例中，该系统可以由便携式电子设备、车辆的电子控制单元、或车辆的马达控制单元所包括。
附图说明
如下详细描述参考附图，其中：
图1示意性示出包括加速计和速度估计处理部分的驾驶车辆。
图2示意性示出示例性加速计信号频谱和基于在加速计信号频谱中确定的特征频率所估计的示例性速度的时间序列。
图3示意性示出用于估计车辆的速度的系统的示例。
图4示意性示出估计车辆的速度的方法的示例的流程图。
图5示意性示出根据本发明的方法的另一示例的流程图。
图6示出根据本发明的方法的另一示例的另一流程图。
图7示出根据本发明的方法的另一示例的另一流程图。
具体实施方式
附图的如下描述参考车辆和智能手机，作为第一物体的非限制性示例。
图1示意性示出装备有用于速度估计的系统的两个驾驶车辆10。
具体地，图1A示出了包括内置车辆加速计12和速度估计处理部分14的驾驶车辆10。加速计12为三轴加速计，其中，所示的加速计的三个轴线基本上对应于车辆的纵轴、横轴和竖直轴。因此，来自加速计12的相应的加速计信号分别对应于车辆的纵向加速度、横向加速度和竖向加速度。加速计轴线中的每个轴线可以提供关于车辆速度的信息。为了速度估计，速度估计处理部分14可以使用至少一个轴线的加速计信号来确定加速计信号中的特征频率，例如通过执行频谱分析以获得至少一个加速计信号频谱以及通过确定加速计信号频谱中的特征频率。例如，可以使用指示车辆的纵向加速计轴线的加速计信号来执行频谱分析且确定加速计信号频谱中的特征频率以及基于确定的特征频率估计车辆的速度。
图1B示出了汽车形式的驾驶车辆10。该车辆包括乘客持有的智能手机16，该智能手机16包括加速计和速度估计处理部分。加速计的轴线通常可以与车辆10的轴线不一致。加速计轴线可以改变其相对于车辆的轴线的取向，例如当乘客移动自己的手时。然而，可以使用来自智能手机加速计的加速计信号来确定加速计信号中的特征频率，例如，通过执行频谱分析且确定加速计信号频谱中的特征频率，以及基于确定的特征频率估计车辆的速度。源自于智能手机16的加速计的加速计信号指示车辆10的加速度。代替图1的汽车10，任何其它车辆可以为速度估计的对象，包括船或飞机。如上文所详述且参照图1B所描述，智能手机16可以为用于估计车辆速度的独立系统。然而，可以将估计的速度和/或加速计信号发送到车辆或其电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)18。代替通过执行频谱确定特征频率，该特征频率可以通过将模型应用于加速计信号以获得估计输出以及通过确定该估计输出中的特征频率来确定。
图2示出示例性数据。具体地，图2A示出了示例性加速计信号频谱20，该加速计信号频谱20包括随着频率(以赫兹为单位)变化的频谱振幅。已通过执行对来自纵向加速计的信号的频谱分析获得了加速计信号频谱20。加速计信号频谱20示出了具有频谱振幅的局部极大值的一系列峰值。具体地，基础频率峰22表示对应于基础频率的峰值。对应频率为加速计信号频谱20的基础频率。在图2A中所示的示例性数据中，基础频率大约为13Hz。此外，基础频率的峰值在本情况下与全局最大频谱振幅的峰值相同。在一些示例(包括图2的示例)中，基础频率可以是为了估计车辆的速度所确定且使用的特征频率。附加地或可替选地，可以使用其它特征峰值(诸如谐波频率峰值24)来确定特征频率。谐波频率峰24表示对应于基础频率的谐波的峰值，该谐波即为处于大约39Hz的第二谐波(其中，第二谐波频率等于基础频率的三倍)。通常，确定的特征频率与车轮的旋转速度成正比。处于基础频率和处于谐波频率(泛音)的峰值的特征可以提供用于提高估计的速度的可靠性的信息。
图2B示出了随着时间(以秒为单位)变化的速度(以km/h为单位)的时间序列26。对于每个数据点，即对于处于给定时间的每个速度值，已确定特征频率的值。对于每个数据点，基于确定的特征频率，估计速度值。例如，在时间t0(在图2B中所示，处于大约100秒)，基于图2A(即图2A的确定的特征基础频率)估计速度。具体地，在图示的示例性数据中，通过将确定的频率乘以比例因子来估计速度。
在一些情况下，速度时间序列可以示出假不连续性的形式的假影。这些可以由于特征频率(例如，谐波峰24，代替图2A中的基础谐波峰22)的错误确定而产生以及可以通过如下方式消除：基于速度通常不即刻改变的假设进行滤波或通过利用谐波之间的关系。
图3示出加速计34和用于估计车辆的速度、包括速度估计处理部分36的系统30。速度估计处理部分36配置成确定加速计信号中的特征频率，例如，通过执行来自加速计34的加速计信号的频谱分析以获得加速计信号频谱，以及基于确定的特征频率估计车辆的速度。
在图3中，加速计在系统的外部。然而，在另一情况下，该系统本身可以包括加速计。图3的系统还包括可选的位置估计处理部分38，该位置估计处理部分38配置成估计车辆的位置。该位置估计处理部分38可以用于导航和/或传感器融合，如将在下文所详述。估计的速度可以在与地图信息组合时形成导航设施，如从例如EP 1 332 336 B1得知。
地图信息可以包括关于道路的空间分辨信息，即，车辆可访问的空间和不可访问的空间。利用在“真实”空间中或在地图上的关于车辆的当前位置的知识、以及利用关于位置变化的信息(即速度)，该系统可以跟踪地图上的位置。这通过排除不可访问的空间使航位推测的误差最小化。例如，可以将地图信息存储在系统30中或在该系统30的外部(例如，在存储设备上或在远程服务器上)。
速度估计处理部分36和位置估计处理部分38被绘制为分离的部分。然而，在其它情况下，这两个部分可以组合为单一处理单元。
图4示出用于估计车辆的速度的示例性方法的流程图，该方法在此示出为包括三个步骤。
执行加速计信号的频谱分析(步骤42)以获得加速计信号频谱，该加速计信号指示车辆的加速度。在加速计信号频谱中确定特征频率(步骤44)。基于确定的特征频率估计车辆的速度(步骤46)。代替频谱分析(步骤42)，可以应用模型(未示出)以获得估计输出，基于该估计输出，可以确定特征频率。
图5示意性示出用于估计车辆的速度的方法的流程图。对加速计信号执行频谱分析(步骤52)可以类似于图4的步骤42。在加速计信号频谱中确定特征频率(步骤54)可以类似于图4的步骤44。在图5的情况下，速度估计(步骤56)基于确定的特征频率(来自加速计信号)和传感器信号，该传感器信号指示车辆的车辆特性。例如，该传感器融合方法可以使用指示速度的传感器信号(由车轮速度传感器、或雷达传感器、或GPS传感器所测量)。特别地，可以以高准确度确定有效车轮半径，该有效车轮半径与车轮旋转频率和绝对地面速度关联。在WO 2005/005993 A1中描述了使用车轮速度传感器指示速度的示例性传感器信号。
传感器融合表示共同基本量或值的多个独立测量的组合。该传感器融合使用如下事项：每个测量将具有其自身误差。然而，在多个独立测量之间，这些误差不相关。对于测量的独立性，可以使用多个传感器。如在此所描述，共同基本量为车辆速度。例如，通过不同传感器的独立测量可以基于加速计信号且基于车轮速度传感器来执行。传感器融合的目的是提高关于数据的可靠性且减小不确定性。关于速度测量，该方法特别可取。
图6示出用于估计车辆的速度的另一方法的流程图。步骤62、步骤64和步骤66可以分别地类似于图4的步骤42、步骤44和步骤46。除了这些步骤，在图6中所示的方法包括估计车辆的位置(步骤61)以及基于估计的速度修正和/或更新估计的车辆的位置(步骤68)。估计位置的步骤61通过全球定位系统(Global Positioning System，GPS)来执行。修正和/或更新位置的步骤68可以用于航位推测或惯性导航。例如，GPS信号可以间歇地用于估计车辆的当前地点或位置。在最新的GPS信号的不可用(出于各种各样的原因中的任一原因，包括收讯不良)期间，可以迭代地更新最近的GPS信号。一旦较为近期的GPS信号变为可用，则车辆的该新估计的位置形成用于航位推测导航的基础。GPS和航位推测的该组合限制在纯航位推测中积累的误差(每个速度估计的误差加上定位误差)的缺点以及减小对准连续的GPS信号的依赖性。另外，更稀疏地取样的GPS信号可以增加移动GPS接收器的电池寿命。除了估计位置外，该方法还可以考虑地图信息，如上所述，参照图3。
图7示出用于估计车辆的速度的示例性方法的流程图，该方法在此示出为包括三个步骤。通过将模型应用于加速计信号执行参数估计(步骤72)，以便获得估计输出，例如包括参数，诸如频率或参数向量。加速计信号指示车辆的加速度。在估计输出中确定特征频率(步骤74)。基于确定的特征频率估计车辆的速度(步骤76)。
参数估计(步骤72)考虑状态空间模型。该模型可以通过转换关系和测量关系而以离散时间t＝k*T来定义，其中，T为单位时间。
例如，如下转换关系可以定义估计输出如何从一个时间点(k)变化到下一个时间点(k+1)：
x(k+1)＝F(x(k),w(k))，
其中，x(k)为(待估计的)估计输出，F(x)为非线性模型函数，以及w(k)描述模型中的不确定性或噪声。
例如，如下测量关系定义估计输出如何影响测量结果：
y(k)＝H(x(k))+e(k)，
其中，H(x)为非线性测量函数，以及e(k)表示测量不确定性或测量噪声。模型噪声w(k)和/或测量噪声e(k)例如可以为具有零均值和有限协方差的高斯分布。
根据图7，通过利用具有对于加速计信号(或其每个组分)未知的振幅、频率和相位的正弦函数的和来给出在步骤72中应用的模型。加速计信号a(t)对应于测量结果y(k)。因此，加速计信号a(t)例如可以被写成：
Figure BDA0001578023240000111
其中，通过振幅(Ai)、频率(fi)和相位给出参数。对于周期性行为，可以将频率fi限制为(未知的且待确定的)特征频率的倍数，因为可以通过傅里叶级数来描述周期性行为。通过利用这类示例性模型约束、参数化估计方法(包括但不限于非线性最小二乘法)，卡尔曼滤波器、粒子滤波器(序贯蒙特卡罗)允许直接地或间接地从估计的参数(即估计结果)找到特征频率。
参数估计的步骤从测量y(k)(或a(t))产生x(k)的点估计。例如，动态函数F(x)例如可以为：
F(x(k))＝x(k)+w(k)，
其中，参数可以被视为恒定但不确定的。可替选地，可以利用其它模型。在本情况下，包括测量关系的模型可以将特征频率与观察的测量相关。
根据图7，测量关系使用特征频率作为一个参数(如上所述)，该参数将被估计且将被估计输出包括。在其它示例中，特征频率将不一定被估计输出包括，但是可以间接地基于估计输出来确定。
基于确定的特征频率，可以估计车辆的速度，这可以与上文示例相同地或类似地来执行，上文示例包括具有执行频谱分析的步骤的示例。

Claims (11)

1.一种估计轮式车辆的速度的方法，其中，所述轮式车辆是小轿车或卡车，所述方法包括：
- 确定加速计信号中的特征频率，所述加速计信号指示联接到所述轮式车辆的便携式电子设备的平移加速度，其中，所述特征频率与所述轮式车辆的车轮的旋转频率相关，以及
- 基于确定的所述特征频率估计所述轮式车辆的速度，
其中，所述便携式电子设备是所述轮式车辆内的联接到所述轮式车辆并能够与所述轮式车辆一起移动的便携式电子设备，
其中，所述确定包括：
- 执行加速计信号的频谱分析以获得加速计信号频谱，以及
- 确定所述加速计信号频谱中的基础频率或所述基础频率的谐波，其中，所述基础频率与所述车轮的旋转频率相关。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述特征频率为在如下项中的至少一者上执行的：
- 指示纵向加速度或水平加速度的加速计信号；
- 指示横向加速度的加速计信号；
- 指示竖向加速度的加速计信号。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，估计所述轮式车辆的速度包括将确定的所述特征频率乘以比例因子。
4.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：
- 估计所述轮式车辆的速度还基于指示所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的另一物体特性的至少一个传感器物体特性信号。
5.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：
- 估计所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的位置，以及
- 基于估计的所述速度，更新和/或修正估计的所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的所述位置。
6.一种包括程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码配置成在被计算设备执行时执行如权利要求1至5中任一项所述的方法。
7.一种估计轮式车辆的速度的系统，其中，所述轮式车辆是小轿车或卡车，所述系统包括速度估计处理部分，所述速度估计处理部分配置成：
- 确定加速计信号中的特征频率，所述加速计信号指示联接到所述轮式车辆的便携式电子设备的平移加速度，其中，所述特征频率与所述轮式车辆的车轮的旋转频率相关，以及
- 基于确定的所述特征频率估计所述轮式车辆的速度，
其中，所述便携式电子设备是所述轮式车辆内的联接到所述轮式车辆并能够与所述轮式车辆一起移动的便携式电子设备，
其中，所述速度估计处理部分还配置成：
- 执行所述加速计信号的频谱分析以获得加速计信号频谱，以及
- 确定所述加速计信号频谱中的基础频率或者所述基础频率的谐波，其中，所述基础频率与所述车轮的旋转频率相关。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述加速计信号来自关联到所述便携式电子设备的加速计。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其中，所述速度估计处理部分还配置成：
- 还基于指示所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的另一物体特性的至少一个传感器物体特性信号估计所述轮式车辆的速度。
10.根据权利要求7或8所述的系统，还包括位置估计处理部分，所述位置估计处理部分配置成：
- 估计所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的位置，以及
- 基于估计的所述速度，更新和/或修正估计的所述轮式车辆和/或所述便携式电子设备的所述位置。
11.根据权利要求7所述的系统，其中，所述系统由所述便携式电子设备所包括。
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